Meta-Heurísticas em Pesquisa Operacional – Capítulo 22

  • Título: Meta-Heurística Otimização por Enxame de Partículas Aplicada ao Planejamento Florestal
  • Autores: Flávio Augusto Ferreira do Nascimento, Julio Eduardo Arce, Andrea Nogueira Dias, Afonso Figueiredo Filho, Gabriel de Magalhães Miranda e Celso Carnieri
  • DOI:10.7436/2013.mhpo.22
  • Resumo: Neste capítulo investigou-se a aplicação da meta-heurística Otimização por Enxame de Partículas (PSO) na resolução do problema de planejamento florestal. Foram avaliadas as abordagens do algoritmo com momento de inércia e com fator de contrição, combinadas a duas topologias de vizinhança denominadas de gbest e lbest. Estas combinações foram comparadas à meta-heurística simulated annealing (SA) e ao algoritmo exato branch-and-bound. Os resultados alcançados indicam que o algoritmo PSO é uma ferramenta viável para solução do problema e que apresenta resultados superiores ao algoritmo SA.
  • Palavras-chave: Planejamento florestal, Modelo tipo I, Otimização por enxame de partículas.
  • Abstract: In this chapter we investigate the application of metaheuristic Particle Swarm Optimization (PSO) to solve the problem of forest planning. We evaluated the algorithm approaches moment of inertia and constriction factor, combined with two neighborhood topologies called lbest and gbest. These combinations were compared to the metaheuristic simulated annealing (SA) and the exact algorithm branch-and-bound. The results indicate that PSO algorithm is a viable tool for solving the problem, and it has better results than the SA algorithm..
  • Keywords: Forest planning, Model type I, Particle swarm optimization.
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